本项目基于新一代燃烧优化控制系统的要求,采用激光、电磁和光谱方法,结合计算机图像处理技术、计算机层析成像技术、最优化方法和人工智能技术,研究整个煤燃烧过程中关键参数的非接触式在线场测量方法,通过对这些贯穿整个燃烧过程的关键参数进行综合分析,对现有的锅炉控制回路进行改进,实现对燃烧的优化分析和闭环控制。通过四年的研究,本项目建立了基于电磁发射吸收的煤粉浓度测量、通过火焰光谱实时监测煤的发热量、基于火焰图像的燃烧区域温度场的测量、NOx/CO/O2浓度和温度的可调半导体激光吸收光谱在线测量、基于LII的碳黑浓度测量和采用外加红外光源法在线测量飞灰含碳等先进测量方法,对现有的锅炉燃料控制、汽压汽温控制和配风控制等回路进行改进,实现对燃烧的优化分析和闭环控制。本项目执行过程中已发表论文58篇,其中SCI收录28篇,申请发明专利4项,培养研究生8人。建立了6个先进测量实验系统,三维温度场测量和燃烧优化控制等研究内容,已在600MWe和300MWe大型电站锅炉进行验证。本项目的研究成果,将为全面提高锅炉运行的自动化水平,保证电厂运行的安全性、经济性和清洁性奠定基础。
英文主题词Non-intusive measurement; Tomography; Boiler; Combusiton optimization control